В мире разработки программного обеспечения происходят два больших изменения. С момента запуска ChatGPT в 2022 году компании ищут способы использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Большинство попыток не принесли результатов, но одно исключение - программирование. Опросы показывают, что разработчики по всему миру считают генеративный ИИ настолько полезным, что в настоящее время около 40 % уже используют его. «Профессия меняется и в другом отношении. Все большая часть инженеров в мире - выходцы из развивающихся стран. Стандартного определения разработчика не существует, но один из способов оценить их охват - посмотреть на количество пользователей GitHub, популярной платформы для хранения и обмена кодом. В 2020 году число пользователей, живущих в бедных странах, превысило число пользователей в богатых странах. По тем же оценкам, в ближайшие несколько лет Индия обгонит США как крупнейший в мире резерв талантливых программистов. «Эти изменения значительны, потому что талант программиста высоко ценится. Зарплаты высоки. Средняя зарплата разработчика в Америке входит в топ-5 % всех профессий, то есть программисты могут зарабатывать больше, чем инженеры-ядерщики. Крупным технологическим компаниям они нужны, чтобы сделать свои платформы более привлекательными; руководители нетехнологичных компаний все чаще обращаются к программистам за помощью в оцифровке, которая, как они надеются, повысит производительность труда и сделает их продукцию более привлекательной для потребителей. Похоже, что в будущем будет больше программистов, более производительное и дешевое программное обеспечение. «Новые технологии часто помогали разработчикам; например, интернет избавил от необходимости тратить время на ответы на вопросы по учебникам. Генеративный ИИ кажется еще большим скачком. Одна из причин, по которой он может быть особенно полезен для разработчиков, - доступность данных. Онлайн-форумы, такие как Stack Overflow, содержат огромные архивы вопросов, заданных программистами, и ответов на них. Ответы часто оцениваются, что помогает моделям ИИ понять, что полезно, а что нет. По словам Натана Бенаича из венчурной компании Air Street Capital, программирование также изобилует контурами обратной связи и тестами, которые проверяют, правильно ли работает программа. Модели искусственного интеллекта могут использовать эту обратную связь для обучения и совершенствования. «Следствием этого стало появление множества новых инструментов, помогающих программистам». Компания PitchBook, предоставляющая данные, отслеживает около 250 стартапов, которые их создают. [...] В июне 2022 года компания GitHub, принадлежащая Microsoft, запустила Copilot. Как и многие другие инструменты, он может генерировать строки кода. Около 2 миллионов человек оплачивают подписку, в том числе сотрудники 90 % компаний из списка Fortune 100. В 2023 году Alphabet (материнская компания Google) и Meta (материнская компания Facebook) запустили конкурентов. В этом году их примеру последовали Amazon и Apple. Многие компании также создали инструменты кодирования на основе ИИ для внутреннего использования. Однако полезность ИИ все еще несколько ограничена. Когда консалтинговая компания Evans Data спросила программистов, сколько времени экономит эта технология, наиболее популярный ответ, который дали 35 % респондентов, был от 10 до 20 %. Отчасти это происходит за счет генерации простого «шаблонного» кода, но инструменты не совершенны. Исследование, проведенное разработчиком программного обеспечения GitClear, показало, что за последний год качество кода снизилось. В компании подозревают, что в этом виновато использование моделей искусственного интеллекта. Исследование, проведенное компанией Synk, специализирующейся на кибербезопасности, показало, что более половины организаций заявили, что обнаружили проблемы с безопасностью в плохом коде, сгенерированном ИИ. ИИ все еще не может справиться с самыми сложными проблемами программирования. «Следующее поколение инструментов должно быть лучше. В июне ИИ-стартап Anthropic выпустил свою новейшую модель Claude 3.5 Sonnet, которая лучше своих предшественников справляется, в частности, с кодированием. 12 сентября компания OpenAI, создатель ChatGPT, выпустила версию своей новейшей модели o1, заявив, что она «превосходно справляется с точной генерацией и отладкой сложного кода». «Инструменты ИИ могут все чаще помогать в выполнении других рутинных задач (»нудной работы» на сленге программистов), таких как написание заметок о том, что делает код, или разработка тестов, чтобы убедиться, что код не даст сбой. По данным консалтинговой компании Bain, написание кода - лишь одна часть работы инженера-программиста, занимающая около 40 процентов его времени. Инструменты также могут помочь программистам стать более гибкими, быстрее переключаться между языками кодирования, что позволит им легче применять свои навыки в различных ситуациях. Евро Бейнат из инвестиционной компании Prosus говорит, что видел, как инженеры переходили с одного языка на другой за неделю, а не за три месяца. Недавно компания Amazon заявила, что сэкономила 260 миллионов долларов, переведя тысячи приложений с одного типа кода на другой с помощью искусственного интеллекта. «Новая гибкость распространяется на различные типы программирования. Небольшое приложение, для разработки которого раньше требовалась команда из шести человек, работающих над разными частями программы, такими как пользовательский интерфейс или «сантехническая» часть программного обеспечения, теперь может быть разработано меньшим количеством людей. Дженнифер Ли из Andreessen Horowitz, крупной венчурной фирмы, говорит, что в последнее время появляется все больше стартапов с меньшим количеством сотрудников, поскольку программистам легче брать на себя множество различных задач. Многие ИТ-менеджеры говорят, что обучение вновь нанятых разработчиков особенностям программного обеспечения их компании также становится быстрее. Во многом это дает преимущество неопытным инженерам. Они смогут быстрее выполнять более сложные задачи, а часть работы, которую они выполняли раньше, смогут взять на себя непрофессионалы. Растущая тенденция к созданию платформ «с низким кодом и без кода», которые позволяют любому человеку писать программное обеспечение, также будет обусловлена ИИ. Banco do Brasil использует такую систему, позволяющую сотрудникам разрабатывать сотни приложений, например те, которые упрощают помощь клиентам в выборе страховых продуктов. «Еще один результат трансформации кодирования заключается в том, что младшие разработчики в богатых странах столкнутся с более острой конкуренцией из-за рубежа. По данным Evans Data, в период с 2023 по 2029 год количество ИТ-программистов в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке вырастет на 21 и 17 % соответственно, по сравнению с 13 % в Северной Америке и 9 % в Европе. Такой дисбаланс означает, что бум аутсорсинга и субподряда, скорее всего, продолжится. По оценкам консалтинговой компании Everest, около половины всех расходов на ИТ передается на аутсорсинг, включая большую часть разработки программного обеспечения. Другие компании, сохранившие свои технологические службы в штате, открывают собственные оффшорные филиалы, чтобы воспользоваться преимуществами более низкой стоимости оплаты труда. Индия является мировым лидером в этой области. В 2023 году экспорт программного обеспечения и сопутствующих услуг составил 193 миллиарда долларов США, половина из которых пришлась на Америку. «Это помогает компаниям контролировать расходы. «Это очень хороший способ масштабироваться, не раздувая бюджеты», - говорит Шаши Менон, отвечающий за цифровые технологии в нефтесервисной компании Schlumberger. Примерно половина ее инженерной команды работает в Пекине и Пуне (Индия). «Возможности за рубежом становятся все более изощренными. Некоторые зарубежные филиалы теперь предоставляют как базовое программное обеспечение, так и высококлассные услуги. Санджив Джайн из индийской компании Wipro говорит, что его инженеры помогали создавать Teams, сервис потокового видео Microsoft, а также разрабатывать чипы и программное обеспечение для «подключенных автомобилей», которые взаимодействуют с другими сервисами и устройствами. ИИ может помочь компаниям за рубежом производить более привлекательное программное обеспечение; ноу-хау в области ИИ также можно продавать. Infosys, другая индийская компания, недавно заявила, что выиграла пятилетний контракт на 2 миллиарда долларов США на предоставление услуг по искусственному интеллекту и автоматизации для нераскрытого клиента. «Что все это означает для разработчиков, пока не ясно. Одна из точек зрения заключается в том, что ИИ и аутсорсинг массово лишают западных разработчиков программного обеспечения рабочих мест. Это кажется маловероятным. Для того чтобы собрать воедино куски кода и проверить его работоспособность, требуются большие технические знания». »Более оптимистичная точка зрения заключается в том, что более скучные части создания программного обеспечения будут выполнять компьютеры, а время разработчика будет потрачено на решение более сложных и ценных задач. Возможно, это ближе к истине. Тем временем заказчики приветствуют эти тенденции. ИТ-менеджеры уже давно говорят, что их боссы хотят все больше и больше оцифровки при все более жестких бюджетах. [...] [...]